gan 对抗生产网络

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七个不容易被发现的生成对抗网络（GAN）用例

像许多追随AI发展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看下面这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！ 从2014年到2018年，面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋，但我内心总是怀疑它们是否真
【方向】 5年前 4895

要让GAN生成想要的样本，可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

雷锋网 AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，雷锋网
玄学酱 6年前 1991

GAN网络通俗解释（图画版）

在本教程中，你将了解什么是生成敌对网络（GAN），并且在整个过程中不涉及负责的数学细节。之后，你还将学习如何编写一个可以创建数字的简单GAN！ 什么是GAN（插画版介绍） 理解GAN的最简单方法是通过一个简单的比喻： 假设有一家商店它们从顾客那里购买某些种类
【方向】 6年前 5292

VAE、GAN、Info-GAN：全解深度学习三大生成模型

在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多挑战，而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成
行者武松 6年前 3569

以为GAN只能“炮制假图”？它还有这7种另类用途

最近，AI方案设计师Alexandor Honchar在Medium网站上分享一篇文章。他认为生成对抗网络（GAN）目前在生成图像取得了巨大进展，生成的图像几乎能够以假乱真，并且在4年间，面部图像的生成也越来越精细。 但Honchar认为，GAN不该局限在图像
技术小能手 5年前 1699

不用L约束又不会梯度消失的GAN，了解一下？

先摆结论： 1. 论文提供了一种分析和构造概率散度的直接思路，从而简化了构建新 GAN 框架的过程； 2. 推导出了一个称为 GAN-QP 的 GAN 框架，这个 GAN 不需要像 WGAN 那样的 L 约束，又不会有 SGAN 的梯度消失问题，实验表明它至少
技术小能手 5年前 2249

韩松、朱俊彦等人提出GAN压缩法：算力消耗不到1/9，现已开源

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要的发展方向之一。但这类算法需要消耗巨量算力，大多数研究者已经很难得出新成果。近年来，这一方向颇有被大型机构垄断的趋
云栖号资讯小哥 4年前 535

【开发者的2018】GAN、AutoML、统一框架、语音等十大趋势

GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了，我对它是相当怀疑的。几年过去了，即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步，我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章之后，我更加怀疑了，因为这些文章说GAN并没有真正了解分布。但在2017年，事情
技术小能手 6年前 5585

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